Cross-validation of Drug Use Records in Two Pharmaceutical Databases: A Population-based Study of Alberta’s Tomorrow Project Cohort
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionPharmaceutical Information Network (PIN, 2008-now) is a provincial database collecting patients’ medication information in Alberta, Canada. Alberta Blue Cross (ABC), the largest health benefit provider in Alberta, has been managing pharmaceutical records for senior patients (65+ years) whose medications are covered by Alberta’s government-sponsored health benefit plan since 1970s.
 Objectives and ApproachOver 96% of participants in Alberta’s Tomorrow Project (ATP), a province-wide cohort study of cancer and chronic diseases in Canada, consented to data linkage to healthcare databases. To cross-validate medication records in the two pharmaceutical databases in Alberta, individual-level data of ATP participants aged 65+ years were cross-linked between PIN and ABC databases (2008-2015) using Personal Health Numbers. Concordant and discordant records were identified by whether or not a specific record co-existed in the two databases. Concordance and discordance (discrepancy) rates, i.e. percentage of concordant or discordant records, were estimated by years and drug types.
 ResultsDuring 2008-2015, there were 1,116,176 records collected by PIN, 1,005,548 records collected by ABC, and a total of 1,218,191 records collected by both for 13,413 ATP participants. The average discrepancy rate between PIN and ABC was 25.8%, and the rate was significantly lower for drugs commonly prescribed for health conditions in seniors, including cardiovascular diseases (18.7% for statin), hypertension (18.9% for beta blockers, ace inhibitors and diuretics), diabetes (23.8% for glucose lower drugs), COPD (20.2% for inhalers) and stomach disorders (22.3% for H2 antagonists and proton pump inhibitors), compared to other drugs (34.4%). For insured drugs, using ABC as reference database, 88.6% of ABC records were concordant with (co-existing in) PIN. The concordance rate for insured drug use was improved by 10% over 2008-2015.
 Conclusion/ImplicationsBy cross-linking two pharmaceutical databases in Alberta for senior ATP participants, we found remarkable discrepancies in pharmaceutical records between PIN and ABC, although there was noticeable improvement over the years. The discrepancy rate between PIN and ABC was drug-specific and significantly lower for drugs commonly prescribed in senior patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».